[发明专利]平面安检系统的扫描方法、安检系统及存储介质

权利要求书

1.一种平面安检系统的扫描方法，其特征在于，所述安检系统包括：第一平面扫描开关阵列和第二平面扫描开关阵列，所述扫描方法包括：

通过所述安检系统中的第一平面扫描开关阵列对待测人体的正面进行从左方到右方的平面扫描或者从右方到左方的平面扫描，获得第一平面扫描信号；

通过所述安检系统中的第二平面扫描开关阵列对待测人体的背面进行从上方到下方的平面扫描或者从下方到上方的平面扫描，获得第二平面扫描信号；

根据获得的第一平面扫描信号和第二平面扫描信号获得扫描结果；

其中，所述根据获得的第一平面扫描信号和第二平面扫描信号获得扫描结果包括：

根据所述第一平面扫描信号生成正面图像；

根据所述第二平面扫描信号生成背面图像；

将所述正面图像和背面图像进行融合增强处理，获得扫描结果；

其中，所述将所述正面图像和背面图像进行融合增强处理，获得扫描结果包括：

构建级联的三级神经网络模型，其中，第一级神经网络为双输入神经网络；

通过训练样本集中的训练样本对构建的三级神经网络模型进行训练，获得训练后的三级神经网络模型；

将正面图像和背面图像输入训练后的三级神经网络模型，第二级神经网络的输出为扫描结果；

其中，所述通过所述安检系统中的第一平面扫描开关阵列对待测人体的正面进行从左方到右方的平面扫描或者从右方到左方的平面扫描，获得第一平面扫描信号包括：

通过所述安检系统中的第一平面扫描开关阵列中的发射天线阵列发射步进连续毫米波信号，并通过所述安检系统中的第一平面扫描开关阵列中的接收天线阵列接收与所述步进连续毫米波信号对应的第一扫描信号；

将接收到当前第一扫描信号的扫描开关阵列的编号和当前第一扫描信号的接收序号作为当前第一扫描信号的坐标；

在第一平面扫描结束后，根据第一平面扫描的方向和每个第一扫描信号的坐标生成第一平面扫描信号；

所述通过训练样本集中的训练样本对构建的三级神经网络模型进行训练，获得训练后的三级神经网络模型包括：

第一次迭代训练过程：

将训练样本集中的样本图像对输入第一级神经网络，获得第一级输出图像，其中，所述样本图像对包括：成对的正面图像和背面图像；

将第一级输出图像输入第二级神经网络，获得第二级第一输出图像，将第二级第一输出图像的标签设为0；

将高清样本集中的高清图像的标签设为1，将高清图像和第二级第一输出图像训练第三级神经网络，获得本次训练后的第三级神经网络；

将样本图像对输入第二级神经网络，获得第二级第二输出图像，将第二级第二输出图像的标签设为1，输入本次训练后的第三级神经网络；

将所述本次训练后的第三级神经网络的参数设置为不更新，反向训练第二级神经网络，获得本次训练后的第二级神经网络；

获取第一级神经网络的损失函数，并基于第一级神经网络的损失函数反向训练第一级神经网络，获得本次训练后的第一级神经网络。

2.如权利要求1所述的平面安检系统的扫描方法，其特征在于，所述通过所述安检系统中的第二平面扫描开关阵列对待测人体的背面进行从上方到下方的平面扫描或者从下方到上方的平面扫描，获得第二平面扫描信号包括：

通过所述安检系统中的第二平面扫描开关阵列中的发射天线阵列发射步进连续毫米波信号，并通过所述安检系统中的第二平面扫描开关阵列中的接收天线阵列接收与所述步进连续毫米波信号对应的第二扫描信号；

将接收到当前第二扫描信号的扫描开关阵列的编号和当前第二扫描信号的接收序号作为当前第二扫描信号的坐标；

在第二平面扫描结束后，根据第二平面扫描的方向和每个第二扫描信号的坐标生成第二平面扫描信号。